Durağan Durum Görsel Uyaran Potansiyellerinden Fourier Dönüşümü ile Üç Farklı Frekansın Kestirimi

Authors : Ebru SAYILGAN, Yilmaz YÜCE, Yalçın İŞLER

Pages : 2337-2343

Doi:10.29130/dubited.716386

View : 13 | Download : 6

Publication Date : 2020-10-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Durağan durum görsel uyarılmış potansiyeller (DDGUP), diğer beyin bilgisayar ara yüzü (BBA) tekniklerine oranla oldukça yüksek sinyal-gürültü oranları ve bilgi aktarım hızına sahip oldukları için EEG çalışmalarında sıkça kullanılır. Ayrıca durağan durum paradigmaları, dinamik neokorteks süreçlerinde tercih edilen frekansları karakterize etmek için de kullanılır. Kısa eğitim süresine sahip olan DDGUP’lar, pratik uygulamalarda önemli bir rol oynar. Sinyalleri komuta dönüştürmekte kullanılan, sinyal işleme algoritmaları, BBA sistemlerinin performansını arttırmak için kilit öneme sahiptir. Buna ek olarak, DDGUP sinyallerinin birbirinden farklı yöntemlerle sınıflandırılmasını araştıran çok az çalışma vardır. Bu çalışmada, internetten açık erişim ile alınan veri seti (AVI SSVEP Dataset) üzerinde analizler yapılmıştır. Veri setindeki EEG kayıtları, katılımcılar, rengi siyahtan beyaza hızla değişen yedi farklı frekansta yanıp sönen bir kutuya baktıkları durumda kaydedilmiştir. Oksipital bölgeden kaydedilen DDGUP sinyalleri ilk olarak Hızlı Fourier Dönüşümü uygulanarak, sinyal alt bantlarına (delta, teta, alfa, beta ve gama) ayrılmıştır. Alt bantların her biri için enerji ve varyans öznitelik vektörleri çıkarılmıştır. Öznitelikler altı temel sınıflandırıcı (LDA, k-NN, SVM, Naive Bayes, Topluluk Öğrenmesi, Karar Ağacı) ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma performansları birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma 5-kat çapraz doğrulama modeli ve hata matrisinden doğruluk değerleri çıkarılarak analiz edilmiştir. Katılımcılar ayrı ayrı göz önüne alındığında %100’e varan sınıflandırma başarımı SVM ve k-NN sınıflandırıcılarında elde edilirken, ortalamalara göre en yüksek başarım Topluluk Öğrenmesi sınıflandırıcısında %79,73 olarak elde edilmiştir.
Keywords : Beyin bilgisayar ara yüzü, Elektroensefalogram, Durağan durum görsel uyaran potansiyelleri, Örüntü tanıma, Sınıflandırma